descripciÓn del litoral catalÁn y balear segÚn indicadores …
TRANSCRIPT
DESCRIPCIÓN DEL LITORAL CATALÁN Y BALEAR SEGÚN
INDICADORES SOCIO-ECONÓMICOS Y AMBIENTALES.
Virginia Jiménez Serranía Trabajo de Suficiencia Investigadora
Universitat Autònoma de Barcelona Septiembre 2007
brought to you by COREView metadata, citation and similar papers at core.ac.uk
provided by Diposit Digital de Documents de la UAB
ÍNDICE
Páginas 1. Introducción 3 2. Objetivos 7 3. Metodología 8 3.1. El litoral catalán 8 3.2. El litoral balear 11 3.3. Indicadores estratégicos 13 3.4. Análisis estadísticos 16 4. Resultados 16 4.1. Litoral catalán 17 4.2. Litoral balear 23 4.3. Comparativa entre litorales 29 5. Discusión 33 6. Conclusiones 37 7. Agradecimientos 38 8. Bibliografía 39 ANEXO I 42
3
1. Introducción.
Las zonas costeras constituyen entornos naturales de
características muy particulares debido a su riqueza natural y
socioeconómica; especialmente por esta última, ha sufrido grandes
transformaciones en los últimos cincuenta años, como consecuencia
del turismo y del aumento de las actividades urbanísticas (Turner et
al., 1996; Sardá et al., 2006).
Este incremento en la ocupación del suelo se puede comparar con el
producido en los años sesenta y setenta, debido al pico turístico que
se produjo en España en la época mencionada (Sardá y Fluvià, 1999).
Actualmente existen una serie de tendencias socioeconómicas
globales, tales como un aumento en la demanda de segunda
residencia, puesto que el poder adquisitivo es mayor y el
desplazamiento turístico mucho más fácil. Por otro lado, los núcleos
urbanos no dejan de crecer debido a la construcción de vivienda
primaria, lo que supone un aumento en la ocupación del suelo y
creación de infraestructura para abastecer las nuevas viviendas.
Como consecuencia de estas demandas, se produce el crecimiento de
diferentes sectores industriales y de servicios. Todo esto conlleva un
incremento de la presencia humana y por lo tanto, un elevado
número de actividades asociadas en la costa española (Sardá et al.,
2006).
Las zonas turísticas, como cualquier recurso explotable,
muestran un patrón en el que se produce una primera fase de
crecimiento y explotación, seguida de una segunda fase llena de
problemas, producto de una explotación sin control y una ordenación
territorial mal planificada que han dado lugar a una serie de
fenómenos destructivos como la erosión, destrucción del hábitat y la
biodiversidad, contaminación del suelo y recursos hídricos, etc.
(Sardá et al., 2004; Sardá et al., 2005).
4
Por lo tanto, y según un estudio realizado en la costa norte
irlandesa por McLaughlin (2002), se observa que la vulnerabilidad de
las costas está directamente relacionada con la cantidad de población
existente en el ellas, ya que una elevada densidad de población en
una zona, supone, primero una elevada concentración de gente y
segundo, un elevado valor económico, lo que revierte en el sistema
costero proporcionándole una elevada vulnerabilidad.
Cuando esto ocurre, los problemas se multiplican, ya que una
zona turística crece o se enriquece, en función de las características
que presenta, pero si dichas características, que en su día atrajeron a
los turistas, se ven modificadas, el flujo turístico disminuirá, por lo
que ya no sólo habrá que buscar soluciones para una problemática
ambiental, sino también para una problemática económica (Sardá et
al., 2004).
El litoral español muestra claramente un desarrollo insostenible;
La sostenibilidad depende de la interacción del ser humano con el
medio que le rodea (Sardá et al., 2006). El hombre utiliza la
naturaleza como fuente de recursos, para realizar actividades y para
depositar su basura; todo esto supone un fuerte impacto en la
integridad del sistema natural. La interacción es una calle de doble
sentido y por ello han de conocerse los impactos producidos (Van der
Weide & de Vrees, 1999).
Esta situación ha hecho que la Unión Europea diseñe una
estrategia para caminar hacia un uso sustentable de la costa. La
Gestión Integrada de Zonas Costeras (GIZC), nace para ello.
La GIZC, es una estrategia que pretende ordenar y gestionar
las zonas costeras contando con la participación ciudadana y de las
partes interesadas a nivel local, regional y nacional (Ministerio de
Medio Ambiente, 2006).
La estrategias de gestión deben estar diseñadas para se
sostenibles durante largos períodos de tiempo, debe ser capaz de
5
adaptarse a los cambios rápidamente y proporcionar mecanismos
para conseguir la colaboración entre instituciones y usuarios (Olsen,
2003).
Pero la gestión de la costa no es tarea fácil, ya que se trata de
un sistema muy complejo. Para tratar de reducir dicha complejidad se
utilizan los indicadores o índices. Los indicadores utilizados en las
zonas costeras, sirven, entre otras cosas, para estudiar un rango de
perturbaciones relacionadas con factores como el aumento del nivel
del mar, impacto humano, erosión de las olas, etc., siendo su
principal objetivo la clasificación de la línea de costa, en unidades que
presenten una serie de características similares (McLaughlin et al.,
2002).
Existen muchas maneras de nombrar a estas unidades de
gestión, nosotros vamos a utilizar la descrita por Brenner (2006),
como homogeneous environmental management units (HEMUs). Para
definir correctamente una HEMU, deben considerarse factores
naturales y socio-económicos, ya que uno no tiene sentido sin el otro
(Turner, 2000; Sardá et al., 2005; Burbridge, 1999; McLaughlin et al.,
2002).
Las clasificaciones obtenidas mediante las HEMUs, pueden
servir de ayuda a la hora de implementar estrategias de gestión
(McLaughlin et al., 2002).
La costa es una zona muy difícil de gestionar, ya que está
formada por un sistema dinámico natural que ha sido fuertemente
presionado por un sistema socio-económico en expansión (Turner,
2000). Uno de los problemas en el momento de gestionar la costa, es
que en la gran mayoría de los casos, la actividad humana prevalece
sobre los procesos biológicos que se desarrollan en un mismo entorno
(Ariza, 2007); por ejemplo, en Benidorm, diversos estudios
económicos nos muestran que las ganancias producidas por el
turismo, anuales, se sitúan en los 12000 €/m² (Yepes, 2003).
6
Por ello, mientras la industria turística siga necesitando de las
playas para mantener sus actividades, la gestión de la costa estará
orientada al ordenamiento de dicho uso (Ariza, 2007).
Movidos por este hecho y por la recomendación de la Unión
Europea COM/00/545 de 8 de Septiembre de 2000, se desarrollaron
varios proyectos a nivel de Comunidades Autónomas, en el caso de
España, encaminados a un turismo sostenible y para obtener una
visión general del estado de nuestras costas. El presente trabajo se
realiza a partir del proyecto INTERREG titulado “Caracterizació del
Litoral Catalá i l’impacte de les activitats per a una Gestió Integral”,
finalizado en el año 2002 y desarrollado por miembros del Centro de
Estudios Avanzados de Blanes (CEAB-CSIC), junto con la Generalitat
de Catalunya. El objetivo de dicho proyecto consistía en desarrollar
un Sistema de Información Ambiental de la costa catalana, basado en
la medida de una serie de indicadores ambientales a nivel municipal.
Actualmente en las Islas Baleares, se está trabajando en un
Sistema de Información Ambiental propio, también a nivel municipal,
dentro del proyecto UGICZ (Unidad de Gestión Integrada de Zonas
Costeras). En este caso, trabajamos miembros del Instituto
Mediterráneo de Estudios Avanzados (IMEDEA-UIB-CSIC), junto con
el Govern de les Illes Balears.
Se definieron como áreas de estudio el litoral catalán y el litoral
balear, como ejemplos de zonas muy turísticas.
La costa catalana constituye un destino turístico con un
atractivo muy elevado, lo que repercute en la economía de los
municipios costeros. Tanto es así que, del Producto Interior Bruto de
Cataluña, el turismo supuso un 11% en el año 2003, recibiendo ese
mismo año el 1,9% del turismo mundial y representando el 3,4% del
7
turismo europeo (Departament d’Innovació, Universitats i Empresa,
2007).
En cuanto al litoral balear, el turismo supone una de las
principales fuentes de ingreso. En el año 2003, el turismo representó
el 46,5% del Producto Interior Bruto de Baleares (Impactur, 2006),
siendo el principio de una recuperación del sector tras su caída en el
año 2002. Desde entonces la tasa de variación interanual ha ido
aumentando hasta la fecha, incrementándose especialmente en los
dos últimos años.
De unos años a esta parte, se ha observado que el turismo tradicional
está quedando en un segundo plano, siendo superado por el turismo
de segunda residencia (Sardá et al., 2004). Esto supone un aumento
en la ocupación del suelo y en la artificialización de las zonas costeras.
Como consecuencia, los sistemas costeros se ven gravemente
afectados, lo que hace necesario un Plan de gestión de la costa que
ordene las acciones que se llevan a cabo en estas áreas.
2. Objetivos.
- Describir las características del litoral catalán y balear,
mediante una serie de indicadores socioeconómicos y
ambientales.
- Utilizar indicadores estratégicos definidos en ambos
proyectos para poder realizar una comparación del estado de
cada uno de los litorales de estudio.
8
3. Metodología.
Este trabajo está estructurado en tres casos de estudio.
Mediante el uso de indicadores socio-económicos y ambientales, se
ha estudiado el litoral catalán y el litoral balear y a continuación se ha
realizado una comparación entre ambas zonas. Esta compasión ha
permitido determinar la influencia de los factores locales en el estado
del territorio costero.
3.1. El litoral catalán.
Cataluña cuenta con 699,3 Km de costa (Sardá et al., 2005),
constituidos por una gran variedad de sistemas costeros, desde
playas arenosas hasta desfiladeros rocosos, lo que supone una
elevada biodiversidad.
La costa catalana está compuesta, de forma administrativa,
por 70 municipios, agrupados en 12 comarcas (Figura 1). Casi la
mitad de la población catalana vive en dichos municipios, número que
se ve fuertemente incrementado en los períodos vacacionales.
9
Figura 1. División municipal y comarcal de la costa catalana
(Brenner et al., 2006).
Indicadores en la costa catalana.
El proyecto de caracterización de la costa catalana, se
encuentra finalizado, ya que se realizó entre 1999 y 2002 por la
Generalitat de Cataluña y consistió en la recopilación de datos básicos
de cada uno de los municipios costeros que forman la costa catalana.
Estos datos que se refieren a población residente, población
estacional, residuos, áreas naturales protegidas, consumo de agua,
energía, etc., y se utilizaron para la obtención de una serie de
indicadores. Existen varios grupos de indicadores como podemos ver
en la figura 3.
10
Figura 3. Panel de Indicadores. (Sardá et al., 2005)
En el Informe presentado a la Generalitat de Catalunya, trabajo
en el que nos basamos y que se realizó para el Plan Estratégico para
la Gestión Integrada de las Zonas Costeras de Cataluña (PEGIZC), se
utilizaron los indicadores de gestión ambiental, cuya función consiste
en evaluar las tendencias municipales existentes como consecuencia
de los impactos recibidos. Para el manejo de datos se diseñaron unas
fichas por cada municipio, que contienen toda la información
recopilada (ejemplo en el Anexo I). En ellas aparecen calculados
distintos subindicadores, además de los indicadores principales, que
se muestran de tal manera que nos permiten observar la evolución de
los municipios a lo largo del tiempo.
La información fue recogida de organizaciones ya establecidas.
Ésta debe ser de fácil acceso ya que la base de datos ha de
Informe medioambiental basado en Indicadores
Gestión sectorial Industria del turismo
Indicadores empresariales
Gestión del territorio Costa catalana
Indicadores de materiales y energía - Inputs - Outputs Indicadores de Infraestructuras y Transporte Indicadores de Gestión Empresarial
Indicadores de gestión ambiental
Indicadores de condición ambiental
Indicadores de ecosistemas
Dominio medioambiental Dominio socioeconómico
Contaminación ambiental Explotación de recursos naturales Ocupación física de los sistemas acuáticos Ocupación física de los sistemas terrestres
Población y demografía Estructura urbana Estructura económica Políticas aplicadas
11
modificarse con la nueva información que se vaya creando y de esta
manera tenerla siempre actualizada.
A partir de las fichas se introduce toda la información en un GIS
(Sistema de Información Geográfica), lo que muestra, de forma visual,
el estado de los diferentes municipios estudiados, mediante la
información proporcionada por los diferentes indicadores.
3.2. El litoral balear
La longitud de costa de Baleares, incluyendo sus islotes y
Cabrera, es de 1512 Km (IMEDEA, 2007). El litoral es
extremadamente diverso, tanto en lo que se refiere a sus playas,
como en flora y fauna. Esta condición les hace más vulnerables a
cualquier tipo de agresión, siendo el turismo la principal afección.
La zona litoral queda dividida en 38 municipios costeros, 24 que
pertenecen a la isla de Mallorca, los 8 municipios de Menorca, todos
costeros, al igual que los 5 municipios de Eivissa y el municipio de
Formentera (Figura 2). En las islas no existe la figura de “comarca”,
como es el caso de Cataluña.
12
Figura 2. Municipios costeros de Islas Baleares.
Indicadores en las Islas Baleares
En Baleares, el proyecto homólogo al de Cataluña se llama
SIABAL (Sistema de Información Ambiental de Baleares) y está
siendo desarrollado por el IMEDEA-UIB-CSIC (Instituto Mediterráneo
de Estudios Avanzados); utilizando la experiencia de la costa catalana,
se decidió aplicar los mismos criterios en Baleares, adaptándolos a las
condiciones específicas de las Islas.
Este trabajo actualmente se encuentra en marcha, recopilando
información para introducirla en los diferentes indicadores y
generando las fichas correspondientes a cada uno de los municipios
(ejemplo en el Anexo I), que en este caso no sólo se trabaja con los
costeros, sino también con los municipios de interior.
Una vez finalizado el proceso de las fichas, se procederá a la
creación de mapas mediante un GIS, para una mejor comprensión de
la información obtenida de los indicadores.
13
3.3. Indicadores Estratégicos
Los indicadores estratégicos propuestos en el Informe previo al
PEGIZC de Cataluña, fueron seleccionados mediante un estudio de
descarte. Se sometió a todos los indicadores obtenidos a un análisis
de similitud y se eliminaron aquellos cuya información estaba
contenida en otro indicador, de tal forma que se obtuvieron doce
indicadores.
A continuación se recopiló la información necesaria para la
obtención de dichos indicadores, que en el caso de Cataluña se
obtuvo del IDESCAT (Institut d’Estadística de Catalunya). En Baleares
la accesibilidad de los datos no resulta tan inmediata, ya que la
información se encuentra dividida en diferentes organizaciones y por
supuesto, entre las diferentes islas, ya que cada una de ellas cuenta
con sus propias competencias. En este caso, el IBAE (Instituto Balear
de Estadística) fue una de las principales fuentes de información,
existiendo otras como el IMEDEA, el INE, la Conselleria de Turisme,…
A partir de los datos obtenidos, no fue posible la utilización de
todos los indicadores escogidos; la información necesaria para los
indicadores de áreas protegidas, protección de la línea de costa y
precio medio hotelero, no pudo obtenerse en Baleares, por lo que
fueron eliminados para poder realizar la comparación posteriormente.
En cuanto a la producción de residuos, se cuentan con los datos de
ambos litorales, pero se observó un elevado peso en la población, ya
que la producción de residuos depende directamente de ella, por eso
se decidió eliminar este indicador.
Finalmente, se utilizaron ocho indicadores de los doce
seleccionados inicialmente:
1. Densidad de la población residente; se calculó a partir del número
de habitantes en el 2004, partido por el área del municipio en Km.
14
2. Estacionalidad de la población; este indicador lleva tras de si una
gran cantidad de datos para su obtención, pero en definitiva, es el
resultado de la división de la población base del 2004 entre la
población residente del mismo año.
3. Porcentaje de suelo impermeabilizado; es un dato cartográfico
obtenido a partir de un GIS, considerándose como suelo
impermeabilizado cualquier zona urbana o urbanizada, excluyendo las
áreas naturales y agrícolas. En el caso de Cataluña los datos son del
año 1997, sin embargo en Baleares se contó con un GIS realizado en
el año 2005.
4. Coeficiente de función constructora; este indicador se realiza para
un período de tiempo, que, en función de los datos disponibles,
corresponde al período comprendido entre los años 1999-2004. La
fórmula del coeficiente es,
∑Viviendas visadas entre 1999 y 2004 x 100
Población residente de 1999
5. Porcentaje de paro sobre población activa; el porcentaje se calcula
a partir de los datos de paro del año 2001 y de la población activa del
año 2001. Se escoge este año puesto que son los datos más actuales
de población activa en Baleares.
6. Coeficiente de función hotelera; este indicador nos muestra el
número de plazas hoteleras por cada 100 habitantes, en este caso,
en el año 2004. La fórmula del coeficiente es,
Nº Plazas hoteleras de 2004 x 100
Población residente de 2004
15
7. Coeficiente de motorización; representa el número de vehículos
por cada 1000 habitantes en el año 2004, considerándose vehículos,
turismos, motos, camiones y furgonetas. Se calcula de la siguiente
manera,
Nº Vehículos en 2004 x 1000
Población residente de 2004
8. Artificialización de la línea de costa; es un dato cartográfico
obtenido a partir de un GIS, consiste en delimitar los metros de costa
que se encuentran artificializados, en un buffer de 200 metros. En el
caso de Cataluña los datos son del año 1999 y en Baleares del año
2005.
Una vez definidos los indicadores estratégicos (Anexo I), se analizó
por separado cada uno de los litorales, siempre con datos de los
mismos años para una comparación posterior, a excepción de los
indicadores ambientales, suelo impermeabilizado y artificialización de
la línea de costa. Los datos de estos indicadores se han obtenido con
la misma metodología, pero en años diferentes, debido a que no se
dispone de datos posteriores a 1999 para Cataluña.
A pesar de ello, se decidió incluirlos en la comparación porque
se vio que los indicadores ambientales constituyen una parte
importante que no está sujeta a la población de la zona de estudio,
por lo que nos muestra una visión que se acerca más a la realidad.
Aunque no sean datos estrictamente comparables, al menos nos dan
una idea aproximada de lo que está ocurriendo en los litorales de
estudio.
16
3.4. Análisis estadísticos
Se realizaron cinco análisis, primero con ambos litorales por
separado y después se realizó una comparación entre ambos.
Primero, se analizaron los datos a través de una matriz de
similitud utilizando como transformación la raíz cuadrada. A partir de
esta matriz, se obtuvo un Cluster, con el objeto de obtener
agrupaciones de los diferentes municipios en función de la similitud
entre los indicadores. Una vez definidos dichos grupos, se realizó un
ANOSIM (Analysis of Similarities) para comprobar si la separación de
los grupos era significativa.
A partir de la matriz de similitud de cada caso, se realizó un
MDS (Multi-Dimensional Scaling), que se utilizó, una vez definidos los
grupos, para tener una visión gráfica de la distribución espacial de los
municipios que forman los grupos mencionados.
Por último, se realizó un SIMPER (Similarity Percentages -
species contributions), a partir de los grupos obtenidos, que nos
permite ver qué indicadores y con que porcentaje hacen que un
grupo se forme (semejanzas) y cuáles y en qué porcentaje hacen que
los grupos se separen (diferencias).
Los análisis se realizaron mediante un programa informático
llamado Primer 5 (5.2.2.).
4. Resultados.
Los casos propuestos para el presente estudio son, el litoral
catalán y el litoral balear, sumándole un caso más que sería la
comparación entre los dos.
17
4.1. Litoral catalán
En Cataluña, según el cluster (Figura 4), se diferencian tres
grupos. El primero engloba los municipios más desarrollados (Grupo
1), el segundo, donde aparecen los municipios más naturales, que
curiosamente corresponden a los extremos del litoral catalán (Grupo
2), y un tercero (Grupo 3), en el que aparecen municipios que se
encuentran en un estado intermedio. (Los componentes de cada
grupo aparecen detallados en el Anexo I).
En la Tabla 1 se puede ver la descripción de los grupos. En ella
se muestran los valores de los indicadores estratégicos que
numéricamente muestran las diferencias entre los tres grupos.
El Grupo 1 contiene la mayor densidad de población de los tres
grupos (11935,04); a continuación aparece el segundo grupo
(111,06). En cuanto a suelo impermeabilizado el Grupo 1 ocupa un
puesto intermedio, siendo superado por el Grupo 3 (1056,05).
El indicador de artificialización de la línea de costa, nos muestra
que este el Grupo 1, con un porcentaje de 798,48, aparece como el
menos artificializado de los tres. Es, sin embargo, el Grupo 3 el que
cuenta con una mayor cantidad de metros artificializados.
En cuanto a la estacionalidad, el Grupo 2 presenta una
población estacional de 2,40, siendo un valor superior al del Grupo 3
(1,64) y al del Grupo 1 (1,10).
El paro es un indicador que se mantiene similar en los tres
grupos, aún así, se diferencian en unas décimas ordenándose de
mayor a menor como Grupo 1, Grupo 3 y Grupo 2.
El coeficiente de motorización es muy elevado en el Grupo 2
(150,62), siendo, en comparación, casi insignificante en el Grupo 1
(2,27).
Por último, los coeficientes de función hotelera y constructora,
aparecen dominados por el Grupo 2, seguido del Grupo 3 y
finalmente por el Grupo 1.
18
Tabla 1. Descripción de los grupos catalanes.
Según el MDS aplicado a la matriz de similitud (Figura 5), en
función de los grupos obtenidos en el cluster, podemos observar un
plegamiento del litoral desde un punto de vista geográfico, donde la
parte central, que corresponde a la comarca del Barcelonés y algunos
municipios colindantes, aparecen en la parte de la derecha del gráfico,
destacándose el municipio de Barcelona (municipios desarrollados).
Los dos brazos imaginarios que salen de esta parte central,
están divididos en dos partes, una que corresponde a los municipios
de desarrollo intermedio y que se sitúa justo a ambos lados de la
parte central del litoral. Y otra parte formada por los municipios
naturales, en los extremos del litoral catalán (Figura 6).
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3
2004 Densidad de población 11935,04 111,06 1105,00
2004 Estacionalidad de población 1,10 2,40 1,64
1997 Suelo impermeabilizado 500,36 214,93 1056,05
1999-2004 C. f. constructora 2,26 22,26 12,81
2001 Paro sobre población activa 5,83 5,09 5,77
2004 C. f. hotelera 2,18 20,52 16,10
2004 Coeficiente de motorización 2,27 150,62 29,21
1999 Artificialización línea de costa 798,48 1565,04 2919,55
19
En la figura 5, podemos observar la gradación que se produce
de los diferentes grupos, quedando los municipios pertenecientes al
grupo 2 (naturales), en la parte izquierda del gráfico; los municipios
desarrollados (Grupo 1) aparecen en la parte derecha y los
municipios del Grupo 3 (intermedios), pueden verse entre los dos
anteriores. Los municipios del Grupo 3 que se intercalan en el espacio
del Grupo 2, tendrán unas características que se asemejan más a
dicho grupo; y los que se encuentran más cerca del Grupo 1,
poseerán unas características similares a los municipios
pertenecientes al Grupo 1, lo que no impide que tengan unas
características propias que les hacen formar parte de un grupo
diferente (Grupo 3).
Los municipios se representan en el gráfico de forma abreviada
(Anexo I).
20
Figura 4. Cluster de Cataluña
El M
asno
u
Pre
mià
de
Mar
Mat
aró
Vila
ssar
de
Mar
Cas
telld
efel
s
Bar
celo
na
Bad
alon
a
San
t Adr
ià d
e B
esós
Toss
a de
Mar
San
ta S
usan
na
Mon
t-Ras
Col
era
Por
t de
la S
elva
El P
erel
ló
L'A
mpo
lla
Cas
telló
d'E
mpú
ries
Beg
ur
San
t Per
e P
esca
dor
Pal
s
San
ta C
ristin
a d'
Aro
Van
delló
s i l
'Hos
pita
let
L'A
met
lla d
e M
ar
Cal
onge
Rod
a de
Bar
à
Cre
ixel
l
Llan
çà
Mon
troig
del
Cam
p
Am
post
a
Alc
anar
Del
tebr
e
San
t Jau
me
d'E
nvej
a
San
t Car
les
de la
Ràp
ita
Cad
aqué
s
Por
tbou
Torr
oella
de
Mon
tgrÍ
Cab
rera
de
Mar
Cal
des
d'E
stra
c
Mon
tgat
Vila
deca
ns
Mal
grat
Cal
ella
Pin
eda
de M
ar
Can
et d
e M
ar
El P
rat d
e Ll
obre
gat
Vila
nova
i la
Gel
tr·
Bla
nes
Are
nys
de M
ar
Tarr
agon
a
Sal
ou
Pal
amós
San
t Fel
iu d
e G
uixo
ls
Gav
à
Torr
edem
barr
a
San
t Per
e de
Rib
es
Sitg
es
San
t Pol
de
Mar
Alta
fulla
Vila
seca
Cam
brils
Cun
it
Cal
afel
l
Cub
elle
s
El V
endr
ell
Pal
afru
gell
San
t Vic
enç
de M
onta
lt
San
t And
reu
de L
lava
nere
s
Llor
et
L'E
scal
a
Ros
es
Cas
tell-
Pla
tja d
'Aro
100
90
80
70
60
Grupo 1 Grupo 3 Grupo 2
21
Finalmente, los resultados del ANOSIM y del SIMPER, se
recopilaron en tablas (Tabla 2 y 3) para una mejor visualización de
las semejanzas existentes dentro de un mismo grupo y las diferencias
entre grupos; es algo visible en el MDS, que queda confirmado de
forma numérica con estos análisis, de tal manera que la significancia
nos muestra que estamos ante tres grupos bien diferenciados y que
sus diferencias radican en la densidad de población, principalmente, y
en el coeficiente de motorización. Debido a estos mismos indicadores
se forma cada uno de los grupos, ya que los municipios que los
componen presentan valores similares de población y motorización.
DIFERENCIAS G.1 y G.3 G.1 y G.2 G.3 y G.2Significancia 0,77 1 0,766
Media de di-similaridad General 58,73 80,69 42,87Densidad de población 96,63 94,79 77,67Motorización 14,54Contribución (%)
Tabla 2. Resultados de significancia entre grupos (ANOSIM) y media
de di-similaridad y contribución de los indicadores (SIMPER)
GRUPO 2
GRUPO 3
GRUPO 1
POBCOL
LLAPSE
CADROS
CEM
SPEESC
TORPAL BEG
PAF
MON
PAMCAL
CARSFE
SAR
TOSLLO
BLAMAL
SSU
PIN
CLE
SPO CANARECES
SVISANMAT
CAB
VIL
PRE
MASMON BADSAD BCNPLLVLDGAV CFESIT
SRI
VLGCUBCUNCLFVEN
RODCRE
TRDALT TARVSE
SAL
CMBMTRVANAMEPER
AMP
DELSJE AMS
SCR
ALC
Stress: 0,07
Figura 5. Diferenciación de grupos municipales en Cataluña.
22
SEMEJANZAS Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3Media de di-similaridad General 75,96 82,17 74,82
Densidad de población 87,58 10,32 50,96Motorización 9,75 82,77 42,03Contribución (%)
Tabla 3. Resultados de media de di-similaridad y contribución de los
indicadores (SIMPER)
Figura 6. Distribución espacial de los municipios pertenecientes a
los diferentes grupos (Mapa modificado de Brenner, 2006).
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
23
4.2 Litoral balear
Para las Islas Baleares se realizaron los mismos análisis que en
el caso anterior. Se obtuvieron tres grupos con las mismas
características que en la costa catalana (Figura 7 y Figura 8) (Anexo
I).
En la Tabla 4 se muestra la descripción de cada uno de estos
grupos, donde podemos observar que el Grupo 1 corresponde a
municipios con un alto grado de desarrollo, en el que se encuentra
Palma de Mallorca y Eivissa.
Los municipios naturales, quedan comprendidos en el Grupo 2,
correspondiendo en este caso a los municipios de la zona de
Tramuntana de Mallorca, principalmente, el municipio de Sant Joan
del norte de Eivissa y tres municipios centrales de Menorca (Es
Mercadal, Ferreries y Es Migjorn Gran). Finalmente, en el Grupo 3
aparecen municipios de características intermedias, en lo que se
refiere a desarrollo.
Los valores de cada uno de los indicadores en los diferentes
grupos, se recogieron en la Tabla 4.
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3
2004 Densidad de población 1863,48 36,91 138,73
2004 Estacionalidad de población 1,19 1,86 1,91
2005 Suelo impermeabilizado 91,58 50,11 225,96
1999-2004 C. f. constructora 6,01 14,21 12,24
2001 Paro sobre población activa 4,93 1,87 6,27
2004 C. f. hotelera 10,23 20,77 40,57
2004 Coeficiente de motorización 765,03 946,03 877,23
2005 Artificialización línea de costa 146,99 193,17 1186,24
Tabla 4. Descripción de los grupos de las Islas Baleares.
24
Como era de esperar, la densidad de población de los
municipios más desarrollados (Grupo 1), supera al resto de los
grupos (1863,48), siendo el Grupo 2, el que cuenta con un menor
número de densidad de población (36,91).
En cuanto a la estacionalidad, se caracteriza por su
homogeneidad, destacando aún así, el Grupo 3 con una población
estacional de 1,91, seguido de los municipios naturales (1,86) y del
Grupo 1 con una estacionalidad de 1,19.
El suelo impermeabilizado aparece liderado por el Grupo 3
(225,96), seguido del Grupo 1 con una ocupación del suelo de 91,58.
El coeficiente de función constructora nos muestra que es el
Grupo 2 el que presenta un valor más elevado (14,21), mientras que
el Grupo 3 muestra un coeficiente del 12,24. El coeficiente de menor
valor corresponde al Grupo 1 (6,01).
El paro es más alto en los municipios intermedios con un
porcentaje del 6,27, seguido de los municipios desarrollados y por
último los naturales.
Respecto al coeficiente de función hotelera, el Grupo 2,
representa el doble del Grupo 1, (20,77 y 10,23, respectivamente),
siendo el tercer grupo el que supera al resto, en este caso, con un
número de plazas hoteleras por habitante de 40,57.
El coeficiente de motorización es interesante en este caso por la
homogeneidad de sus valores. El grupo con mayor coeficiente de
motorización corresponde al de los municipios naturales con 946,03.
En segundo lugar tenemos el Grupo 3 y finalmente, el Grupo 1.
Para terminar, el indicador de artificialización de la línea de
costa muestra su valor máximo en las zonas intermedias (1186,24).
Los Grupos 1 y 2, presentan una artificialización más próxima,
aunque los municipios naturales muestran una artificialización de la
línea de costa superior a la de los municipios desarrollados (193,17 y
146,99, respectivamente).
25
Figura 7. Distribución espacial de los municipios pertenecientes a
los diferentes grupos.
Por otro lado, se realizó el MDS, teniendo en cuenta los grupos
formados en el cluster. Los resultados (Figura 9) nos permiten
visualizar la separación total de los municipios considerados como
desarrollados y los considerados naturales. También se separan
claramente los desarrollados de los intermedios, no siendo así entre
el Grupo 2 y el Grupo 3 (naturales e intermedios).
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3
26
Figura 8. Cluster de Islas Baleares
Esc
orca
Pal
ma
Eiv
issa
Mer
cada
l (E
s)
Artà
Cam
pos
Val
ldem
ossa
Forn
alut
x
Est
elle
ncs
Ban
yalb
ufar
Dei
à
San
t Joa
n
Ferr
erie
s
Mig
jorn
Gra
n (E
s)
Cas
tell
(Es)
Ala
ior
Form
ente
ra
Pol
lenç
a
Ciu
tade
lla
And
ratx
San
t Ant
oni
San
ta E
ulàr
ia
Man
acor
Fela
nitx
San
tany
í
Lluc
maj
or
San
t Llo
renç
Mur
o
Sta
.Mar
galid
a
Sal
ines
(Ses
)
San
t Jos
ep
Cap
depe
ra
San
t Llu
is
Son
Ser
vera
Cal
vià
Alc
údia
Sól
ler
Maó
100
90
80
70
60
50
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3
27
Los resultados obtenidos en el ANOSIM y en el SIMPER, se
recogieron en las tablas 5 y 6. En la tabla 5 aparece la significancia
de la separación de los tres grupos, que nos confirma una separación
clara del Grupo 1 con respecto a los otros dos. Sin embargo podemos
ver que aunque los grupos 2 y 3, están separados entre si, dicha
separación no es tan significativa. Estos tres grupos se diferencian
principalmente por la densidad de población, aunque también influyen
en la separación los indicadores de motorización, función hotelera y
artificialización de la línea de costa.
La Tabla 6 muestra que las semejanzas dentro de cada grupo
están producidas por la densidad de población y el coeficiente de
motorización.
GRUPO 1
GRUPO 3
GRUPO 2
PAL
CALAND
ESTBANVAL
DEI
SOL
FOX
ESC
POL
ALCMURMAR
ART
CAPSON
LLO
MANFEL
SANSAL
CAM
LLUCIU
FER
MER
MIG
ALAMAO
CAS
SLUFOR
EIVANT
JOA JOSEUL
Stress: 0,08
Figura 9. Diferenciación de grupos municipales en Islas Baleares.
28
DIFERENCIAS G.1 y G.3 G.1 y G.2 G.3 y G.2Significancia 0,995 0,82 0,668
Media de di-similaridad General 56,23 63,76 20,84Densidad de población 91,27 85,06 25,65Motorización 10,65 5523C.f. hotelera 7,88Artificialización 7,41
Contribución (%)
Tabla 5. Resultados de significancia entre grupos (ANOSIM) y media
de di-similaridad y contribución de los indicadores (SIMPER)
SEMEJANZAS Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3Media de di-similaridad General 71,74 77,24 88,17
Densidad de población 67,08 10,94Motorización 28,95 92,49 80,55Contribución (%)
Tabla 6. Resultados de media de di-similaridad y contribución de los
indicadores (SIMPER)
29
4.3. Comparativa entre los litorales catalán y balear
Como tercer bloque de análisis, se compararon los resultados
del litoral catalán y los del litoral balear, manteniendo los grupos
formados anteriormente: Grupo 1, municipios desarrollados; Grupo 2,
municipios naturales y Grupo 3, municipios intermedios, de tal forma
que cada uno de estos grupos resulta de la agrupación de sus
respectivos grupos de Cataluña y Baleares.
En la Tabla 7 se muestran los valores de los indicadores
estratégicos para los nuevos grupos.
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3
2004 Densidad de población 6271,80 80,46 343,06
2004 Estacionalidad de población 1,11 2,30 1,73
2005 Suelo impermeabilizado 591,94 265,04 1282,01
1999-2004 C. f. constructora 2,84 20,68 12,63
2001 Paro sobre población activa 5,67 3,97 5,91
2004 C. f. hotelera 3,52 20,57 23,91
2004 Coeficiente de motorización 129,71 301,21 299,61
2005 Artificialización línea de costa 945,47 1758,21 4105,79
Tabla 7. Descripción de los grupos producto de la comparación de
ambos litorales.
La densidad de población de los municipios desarrollados
supera a la del resto de municipios (6271,80). Los municipios
intermedios y los naturales presentan una densidad de población
menor (343,06 y 80,46, respectivamente), exactamente como ocurría
en ambos litorales por separado.
El Grupo 2 es el que presenta una mayor estacionalidad (2,30),
seguido del Grupo 3 y a continuación del Grupo 1.
30
Los municipios intermedios son los que cuentan con una mayor
cantidad de suelo impermeabilizado (1282,01). A continuación
aparece el Grupo 1 y con la menor cantidad de suelo
impermeabilizado, el Grupo 2 (265,04).
El coeficiente de función constructora muestra un valor elevado
en el Grupo 2 (20,68), seguido del Grupo 3. En este caso es el Grupo
1 el que cuenta con el valor más pequeño (2,84).
El porcentaje de paro en los tres grupos no tiene una variación
muy elevada, encontrándose un valor muy similar en los Grupos 1 y
3, siendo superado el Grupo 1 por el Grupo 3 en unas décimas (5,91).
El menor porcentaje, 3,97, aparece en el Grupo 2.
El coeficiente de función hotelera nos muestra el número de
plazas hoteleras por cada 100 habitantes y en este caso son los
municipios del Grupo 1 los que cuentan con una menor cantidad
(3,52), mientras que los municipios intermedios (Grupo 3), poseen el
mayor número de plazas hoteleras de los tres grupos (23,91).
Los Grupos 2 y 3, presentan un coeficiente de motorización
similar, siendo superado en un par de unidades por el Grupo 2
(301,21). El Grupo 1, cuenta con un coeficiente cuyo valor es menor
de la mitad del valor del Grupo 2 (129,71).
Si nos basamos en los resultados obtenidos por el indicador de
artificialización de la línea de costa, diremos que los municipios más
artificializados son los intermedios, seguido de los naturales y por
último de los desarrollados.
Por otro lado, los resultados del MDS (Figura 8) muestran una
clara separación entre los grupos 1 y 2, pero no ocurre lo mismo con
el Grupo 3, ya que se encuentra intercalado entre los dos grupos
anteriores. Observamos unos cuantos municipios entre el Grupo 1 y 2,
separados de éstos, y otra parte de los municipios del Grupo 3,
aparecen mezclándose con los municipios del Grupo 1 y también con
los del Grupo 2, existiendo un mayor entrecruzamiento con este
31
último; lo que viene a decirnos que los municipios que se intercalan
en los grupos 1 y 2, poseen unas características más próximas al
grupo con el que se produce la mezcla, por ejemplo, los municipios
del Grupo 3 que se intercalan en el Grupo 2, tienen características
similares a las de dicho grupo, digamos que son diferentes, pero la
separación no es muy grande.
Para finalizar con la presentación de resultados, la Figura 9 nos
muestra el resultado del MDS, donde podemos observar la clara
separación de los litorales de estudio, en función del valor de los
indicadores en cada un
GRUPO 1
GRUPO 3
GRUPO 2
PALCAL
ANDESTBANVAL
DEISOL
FOX
ESC
POLALCMURMAR
ART
CAPSON
LLO
MANFELSANSAL
CAM
LLUCIUFER
MERMIG
ALAMAO
CASSLU
FOREIV
ANTJOAJOS
EUL
POBCOL
LLAPSECAD ROS
CEMSPE
ESCTORPALBEG PAF
MON
PAMCALCAR
SFESAR
TOSLLO
BLAMAL
SSU
PINCLE
SPOCANARE
CESSVISAN
MAT
CAB
VILPRE
MASMON BADSAD BCN
PLLVLDGAVCFE
SIT
SRI
VLGCUBCUNCLFVEN
RODCRETRDALT TAR
VSESAL
CMBMTR
VANAMEPER
AMP
DELSJE
AMSSCRALC
Stress: 0,08
Figura 8. Comparación de los grupos municipales de Cataluña e Islas Baleares
32
Finalmente, las Tablas 8 y 9, producto de los análisis ANOSIM y
SIMPER, nos muestran las semejanzas y diferencias de los diferentes
grupos de ambos litorales.
DIFERENCIAS G.1 y G.3 G.1 y G.2 G.3 y G.2Significancia 0,587 0,952 0,288
Media de di-similaridad General 62,36 77,51 34,44Densidad de población 94,2 92,72 63,63Motorización 24,77Artificialización 4,41
Contribución (%)
Tabla 8. Resultados de significancia entre grupos (ANOSIM) y media
de di-similaridad y contribución de los indicadores (SIMPER)
Como vemos en la tabla, se confirma lo observado en el MDS,
los Grupos 1 y 2, son claramente diferentes, lo que se debe a la
densidad de población principalmente.
Sin embargo, el Grupo 3 no se encuentra tan separado como los
demás, observamos una diferencia significativa, pero no muy
marcada, entre los Grupos 1 y 3, debido también a la densidad de
población. La separación entre el Grupo 2 y el Grupo 3, no está muy
clara, aunque son varios los indicadores que los diferencian.
Por el contrario, la Tabla 9, muestra que las semejanzas entre
los municipios que forman cada uno de los grupos, son significativas,
siendo más fuertes en los Grupos 1 y 2, y algo menos en el Grupo 3.
Dichas semejanzas se deben a la densidad de población y al
coeficiente de motorización.
SEMEJANZAS Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3Media de di-similaridad General 70,89 79,14 68,75
Densidad de población 84,44 7,44 29,02Motorización 12,58 87,17 63,16Contribución (%)
Tabla 9. Resultados de media de di-similaridad y contribución de los
indicadores (SIMPER)
33
5. Discusión.
Para satisfacer la necesidad en la gestión sostenible de los
recursos costeros que tienen todos los países litorales (Turner, 2000),
es importante desarrollar y aplicar nuevas herramientas que permitan
gestionar el territorio de forma integrada, y que estén adaptadas a la
elevada heterogeneidad natural y social del entorno costero
(McLaughlin et al., 2002). En España, el marco administrativo y legal
de gestión costera no contempla la variabilidad existente de la costa
ni la presencia de factores locales (Ariza 2007).
Con el objetivo de gestionar esta heterogeneidad, en Cataluña,
recientemente, se han definido unidades homogéneas para la gestión
ambiental, susceptibles de ser tratadas específicamente de acuerdo
con sus características ambientales (Brenner et al., 2006). En este
trabajo el uso de indicadores estratégicos socio-económicos y
ambientales ha permitido clasificar los municipios de Cataluña y
Baleares en tres grupos de distintas características. Para Cataluña,
los resultados obtenidos se corresponden con el trabajo de Brenner
(2006), donde las unidades de gestión y su situación son similares, a
pesar de que los indicadores utilizados no son los mismos. De esta
manera encontramos municipios naturales situados en los extremos
litorales del territorio catalán, municipios intermedios en las zonas
intermedias, y municipios desarrollados en la zona central. En cuanto
a Baleares, no se han encontrado trabajos similares, y por este
motivo, el equipo del proyecto UGIZC de las Islas Baleares (IMEDEA),
está actualmente trabajando en la clasificación de diferentes unidades
de gestión ambiental del territorio litoral.
En este trabajo, los indicadores con más peso en la distribución
han sido la densidad de población y el coeficiente de motorización. La
población residente condiciona fuertemente el desarrollo del entorno.
Su relación es directamente proporcional. Las zonas más
34
desarrolladas, como las grandes ciudades, por ejemplo Barcelona o
Palma de Mallorca, tienen mayor población residente (IDESCAT, 2007;
IBAE, 2007). En el caso del coeficiente de motorización la relación es
inversamente proporcional. A mayor desarrollo menor motorización.
De esta manera los municipios naturales son los que tienen más
vehículos por cada 1000 habitantes. El transporte público y los
patrones de desplazamiento pueden ser en parte la causa de estos
resultados. En zonas desarrolladas es más fácil desplazarse utilizando
el transporte público y las distancias recorridas pueden ser distintas
que en las zonas naturales. El coeficiente de motorización es muy
diferente en Cataluña y en Baleares. En las islas es muy superior, a
causa de la gran cantidad de vehículos pertenecientes a empresas de
alquiler.
Los otros indicadores estudiados, aunque en menor medida,
también tienen influencia en la separación de los municipios en los
tres grupos. La estacionalidad es más baja en los municipios
desarrollados, debido a la acumulación de población residente
existente el ellos. Ésta queda repartida entre los municipios
intermedios y los naturales, siendo estos últimos los que mayor
porcentaje presentan. Esto puede ser debido a que las zonas
naturales corresponden más a lugares vacacionales que a zonas
donde la población se establece de forma permanente. El paro es
inferior en los municipios naturales, quizás por el peso que representa
la densidad de población a la hora de su cálculo.
Los indicadores de la actividad turística, es decir, los
coeficientes de función hotelera y constructora, muestran que los
municipios desarrollados presentan los coeficientes más bajos. Los
coeficientes de construcción y la función hotelera en Cataluña son
más elevados en los municipios naturales que en los intermedios. En
cambio, la función hotelera en Baleares es superior en los municipios
35
intermedios. El hecho que ambos indicadores sean superiores en
zonas naturales que en las desarrolladas puede ser producto de la
demanda turística y a la cantidad de suelo disponible. Tras entrar en
la fase de estancamiento/decadencia en el ciclo de explotación de
recursos (Butler 1980), el turismo busca nuevas zonas en las que
establecerse, zonas naturales que aún no hayan sido explotadas o
que se encuentren en proceso. De esta manera se produce una
reducción en el ritmo de construcción en las zonas ya explotadas
(Sardá, 2004). Así pues, el turismo acelera el crecimiento urbano e
industrial del área de estudio, como sucede en zonas costeras de todo
el mundo (Turner et al., 1996).
Los indicadores ambientales utilizados han sido de ocupación de
suelo. El indicador del suelo impermeabilizado muestra los municipios
intermedios como los que tienen más suelo ocupado, seguidos por los
municipios desarrollados y los naturales. En cuanto a la
artificialización de los primeros 200 metros de costa, vuelven a
posicionarse primero los municipios intermedios, seguidos de los
naturales y de los desarrollados. Estos resultados parecen un poco
desconcertantes, ya que lo que cabría esperar es que los municipios
más desarrollados estuvieran los primeros en lo que a artificialización
se refiere. Lo que ocurre es que el número de municipios varía en
cada uno de los grupos, siendo el Grupo 1 el que menos municipios
engloba, pero si tenemos en cuenta los datos, veremos que, tanto en
Baleares como en Cataluña, cada municipio del Grupo 1 alcanza casi
el 100% de línea de costa artificializada, no siendo así en el resto de
municipios, por lo que en proporción, se podría decir que los
municipios desarrollados son los que tienen un mayor porcentaje de
costa artificializada. Aunque no ha sido posible por falta de
información, el análisis de otros indicadores ambientales, como el
área protegida de los municipios litorales, nos hubiese permitido
valorar otros aspectos interesantes de la gestión ambiental de los
36
municipios. Es posible que las zonas de mayor desarrollo, es decir, las
zonas que cuentan con un elevado valor socio-económico, tengan una
calidad natural más baja (ver Brenner et al., 2006), dado que hasta
la fecha actual, producto de la ausencia de una Gestión Integrada
adecuada, las actividades socioeconómicas en la costa han supuesto
una presión importante para los sistemas costeros, degradando los
recursos naturales y provocando en algunas zonas una importante
crisis costera (Suárez del Vivero & Rodríguez Mateos 2005) .
A pesar de alguna diferencia entre el litoral Catalán y el Balear
(ej. coeficiente de motorización), en líneas generales, este estudio
nos muestra que desde el punto de vista de la explotación turística,
son zonas muy similares. Las unidades de gestión a utilizar en la
futura gestión pueden ser similares a las que se han establecido en
este trabajo. Actualmente, en muchos casos, sólo se utilizan
indicadores biofísicos para definir unidades homogéneas en un
territorio, pero es necesario incluir indicadores socio-económicos
(Turner, 2000; Sardá et al., 2005; Burbridge, 1999; McLaughlin et al.,
2002) que permitan obtener una visión del estado de la zona más
global, ya que naturaleza y sociedad se encuentran enteramente
relacionadas (Redman et al. 2004).
En este trabajo, la definición y el estudio de las unidades de
gestión, ha permitido detectar que en general, las zonas litorales
están muy explotadas turísticamente (Sardá et al., 2005). La línea de
costa está, en su mayoría artificializada, producto de la dinámica de
construcción de los últimos 50 años (Martí 2005), y el suelo de los
municipios costeros soporta una ocupación muy elevada. A pesar de
esta tendencia general, cabe destacar que como ha sido afirmado
para otras zonas (Turner et al., 1996), los patrones de asentamiento
y las diferentes actividades económicas varían según el área, y las
condiciones locales.
37
6. Conclusiones.
a. Los litorales catalán y balear pueden ser clasificados en tres
grupos, según el nivel de desarrollo socio-económico, mediante
el uso de indicadores socio-económicos y ambientales.
b. La densidad de población y la motorización son los indicadores
con más influencia en la separación de los grupos, tanto en
Cataluña como en las Islas Baleares.
c. Los resultados obtenidos para el litoral catalán y balear son
parecidos. Con los indicadores utilizados se ha observado en
ellos una diferenciación similar de unidades de gestión y unos
mismos patrones de comportamiento en los valores de dichos
indicadores. Solo se han apreciado diferencias importantes en
el coeficiente de motorización.
d. Finalmente, puede verse que lo que marca la trayectoria de
ambos litorales son las actividades humanas, más
concretamente, el turismo y todo lo que ello conlleva. Esto las
convierte en áreas muy similares, por lo que, una estrategia de
gestión aplicada en Cataluña, podría aplicarse a su vez en
Baleares.
38
7. Agradecimientos.
Me gustaría dar las gracias primero al Instituto Mediterráneo de
Estudios Avanzados (IMEDEA) de Islas Baleares por la oportunidad
que me ha dado de trabajar en este tema. A Rafael Sardá por confiar
en mí y por orientarme en la dirección correcta.
A todos los amigos del Ceab, que sin sus palabras de apoyo todo
habría sido mucho más duro. Pero especialmente a Ana y a Eduard,
gracias por las horas que me habéis dedicado! y gracias por revisar
una y otra vez cada palabra que escribía, sin vosotros esto no habría
sido posible! Gracias!
No me olvido de mi familia, mi madre y mi hermana, siempre
pendientes por muy lejos que esté, gracias por quererme y por
aguantarme!!
Y por último, y no menos importante, gracias a mi niño, Jorge, por
apoyarme, por quererme y por estar siempre a mi lado.
A todos, GRACIAS.
39
8. Bibliografía.
Ariza E. 2007. A System of Integral Quality Indicators as a Tool for
Beach Management. PhD Thesis. Universitat Politècnica de
Catalunya.
Brenner J., J. A. Jiménez, R. Sardá. 2006. Definition of Homogeneous
Environmental Management Units for the Catalan Coast. Environ
Manage 38:993-1005.
Burbridge P.R. 1999. The Challenge of Demonstrating the Socio-
economics Benefits of Integrated Coastal Management. In:
Perspectives on Integrated Coastal Zone Management. Chapter 2,
pp 69-88.
Butler RW. 1980. The concept of a tourism area cycle of evolution:
implications for the management of resources. Canadian
Geographer 24: 5-12.
Departament d’Innovació, Universitats i Empresa, 2007. Generalitat
de Catalunya. Butlletí mensual: Maig 2007. Gabinet Tècnic.
IMEDEA, 2007. Instituto Mediterráneo de Estudios Avanzados
(IMEDEA-UIB-CSIC). Datos propios.
Impactur, 2006. Estudio del impacto económico del turismo sobre la
economía y el empleo: Resumen de los principales efectos e
indicadores.
Martí C. 2005. La transformació del paisatge litoral de la Costa Brava.
PhD. Thesis. Universitat de Girona. 463 pp.
40
McLaughlin S., J. McKenna, J.A.G. Cooper. 2002. Socio-economic
data in coastal vulnerability indices: constraints and opportunities.
Journal of Coastal Research 36: 487-497.
Ministerio de Medio Ambiente, 2006. Documento de Internet.
(www.mma.es).
Olsen S. B. 2003. Frameworks and indicators for assessing progress
in integrated coastal management initiatives. Ocean & Coastal
Management 46: 347-361.
Redman CL., Grove JM. & Kuby LH. 2004. Integrating social science
into the long term ecological research (LTER) Network: Social
Dimensions of Ecological Change and Ecological Dimensions of
Social Change. Ecosystems 7: 161-171.
Sardá R. & M. Fluvià. 1999. Tourist Development in the Costa Brava
(Girona, Spain): A Quantification of Pressures on the Coastal
Environment. In: Perspectives on Integrated Coastal Zone
Management. Chapter 14, pp 257-276.
Sardá R., J. Mora & C. Avila. 2004. Tourist Development in the Costa
Brava (Girona, Spain)-How Integrated Coastal Zone Management
may rejuvenate its lifecycle. In: Vermaat et al. (2004) Managing
European coasts: past, present and future.
Sardá R., C. Avila & J. Mora. 2005. A methodological approach to be
used in integrated coastal zone management processes: the case
of the Catalan Coast (Catalonia, Spain). Estuarine, Coastal and
Shelf Science 62: 427-439.
41
Sardá R., J. Brenner y J. A. Jiménez. 2006. Visione (HEMU’s) y
Sistemas Socio-ambientales (SES’s) como prerrequisito para la
implementación de la Estrategia Española de Gestión Integrada de
Zonas Costeras: el caso de estudio de la Costa Catalana.
Comunicación técnica en el Congreso Nacional del Medio Ambiente.
Suárez del Vivero JL. & Rodríguez Mateos J.C. 2005. Coastal crises.
The failure of coastal management in the Spanish Mediterranean
region. Coastal Management 33: 197-214.
Turner R. K. 2000. Integrating natural and socio-economic science in
coastal management. Journal of Marine Systems 25: 447-460.
Turner R. K., S. E. Subak & W. N. Adger. 1996. Pressures, trends and
impacts in the coastal zones: interactions between socio-economic
and natural systems. Environ Manage 20: 159-173.
Van der Weide J. & L. de Vrees. 1999. Methods and Tools to Support
CZM. In: Perspectives on Integrated Coastal Zone Management.
Chapter 4, pp 69-88.
42
ANEXO I
43
EJEMPLO DE LAS FICHAS DE LOS INDICADORES
Cataluña
0
10000
20000
30000
40000
50000
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
Construcció de vivendesVivendes amb certificats finals d’obra
Vivendes finalitzades a l’anyAcumulació de vivendes finalitzades
669.459 vivendes (1991)705.039 vivendes (2001)
4
0
100
200
300
400
500
E F M A M J J A S O N D
Densitat en sòl impermeabilitzatEvolució en l’any de la densitaten sòl impermeabilitzat (hab./ha)
257 persones/ha impermeabilitzat(Ag. 1999)
Estacionalitat (M-m/m).- 0,07Densitat màxima en sòl urbà.- 318 persones /ha urbà
5
A
Coeficient funció constructora
Vivendes construïdes (1996-2001) 21.458Increment de vivendes (1996-01).- 3,14 %Tendència increment anual 98-99, 99-00, 00-01, 01-02, 02-03 (%) 0,75 / 0,65 / 0,58 / 0,7 / 0,59
Islas Baleares
Estructura urbanaSòl impermeabilitzat4
0
6000
12000
18000
24000
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
Vivendes visats pel COAIB
Vivendes finalitzades (visats) a l’anyAcumulació de vivendes finalitzades
5
Vivendes construïdes (2001) / (2004) 3.468 / 2.779Nombre de vivendes construides per resident (2001) / (2004) 0,01 / 0,007 Increment de vivendes (1996-2001) / (1999-2004).- 399,71 % / -20,82 %Coeficient de funció constructora (1996-2001) / (1999-2004) 5,53 / 5,15Ratio vienda primaria utilizada / vivienda secundaria utilizada (2001) 10,33
Construcció de vivendes
Percentatge d’impermeabilització (P.i.)P.i. = 31,72 % (2005)
Coeficient de funció constructora (C.f.c.)C.f.c. = 5,15 (1999-2004)
8667,1
6620,625581,09
Usos del sòl en (en hectàrees)
Sòl impermeabilitzat.- 6.620,62 haPercentatge d’impermeabilització.- 31,72 %Increment sòl impermeabilitzat.- %Ratio sòl artificialitzat/sòl natural.- 2,74Densitat població base en sòl urba+urbanizat.- 6.591,56 hab./km2
Percentage d’impermeabilització del sòl segons distància amb la costa %/km
NaturalUrbano/UrbanitzatAgrícola
157.446 vivendes (2001)169.510 vivendes (2004)
44
INDICADORES ESTRATÉGICOS DE CATALUÑA A B C D E F G H
Municipi 2004 2004 1997 1999-2004 2001 2004 2004 1999Portbou 148,05 1,40 4,98 0,00 5,95 8,72 641,03 21,67Colera 26,90 3,08 1,9 0,08 2,90 19,24 552,67 30,22Llançà 150,29 3,41 7,49 0,21 6,41 20,90 780,5 84,92Port de la Selva 22,15 4,72 2,22 0,15 4,11 28,20 891,54 32,65Cadaqués 103,29 2,70 4,38 0,11 5,83 61,03 709,89 24,26Roses 319,91 3,68 12,81 0,17 7,73 46,23 799,14 45,51Castelló d'Empúries 183,85 3,23 12,29 0,15 4,52 19,63 1033,17 34,81Sant Pere Pescador 87,70 5,02 4,52 0,12 4,86 8,22 974,04 77,93L'Escala 457,08 4,08 29,79 0,21 7,88 11,01 816,5 77,03Torroella de MontgrÍ 147,34 2,91 5,14 0,15 7,85 20,75 786,08 16,95Pals 87,53 4,56 8,45 0,31 5,43 24,94 1034,94 84,6Begur 186,88 2,87 14,74 0,14 4,70 17,07 931,36 56,27Palafrugell 737,09 1,93 23,15 0,09 7,46 5,84 764,2 71,59Mont-Ras 143,05 1,47 6,33 0,05 5,58 0,97 994,32 0Palamós 1161,02 1,46 17,14 0,09 6,35 8,09 738,09 55,17Calonge 260,86 3,13 15,23 0,29 5,43 14,19 784,06 100Castell-Platja d'Aro 389,43 4,08 22,36 0,26 7,00 54,51 915,82 94,33Sant Feliu de Guixols 1213,37 1,58 19,3 0,11 6,27 12,46 765,14 72,95Santa Cristina d'Aro 55,29 2,64 8,37 0,17 3,31 10,50 995,98 42,71Tossa de Mar 129,63 4,28 8,99 0,21 11,86 145,13 764,45 37,83Lloret 545,21 2,26 27,03 0,21 8,42 119,79 663,78 60,39Blanes 2014,55 1,73 26,12 0,10 6,06 11,69 634,79 80,95Malgrat 1832,43 1,55 21,26 0,14 8,05 39,85 570,1 100Santa Susanna 212,27 4,21 11,16 0,36 5,03 335,21 680,34 100Pineda de Mar 2191,71 1,49 26,43 0,11 7,89 15,90 604,53 100Calella 2001,00 1,88 19,39 0,08 7,64 85,49 545,35 75,86Sant Pol de Mar 592,83 1,85 14,15 0,14 2,95 8,87 618,73 70,13Canet de Mar 2166,73 1,36 21,33 0,10 5,64 3,59 573,09 100Arenys de Mar 1989,33 1,09 29,39 0,06 4,85 0,45 612,3 95,89Caldes d'Estrac 2781,82 1,53 56,75 0,07 3,71 7,80 586,19 100Sant Vicenç de Montalt 565,09 1,60 26,43 0,24 3,09 0,62 696,86 100Sant Andreu de Llavaneres 736,01 1,25 24,27 0,11 3,50 0,61 711,27 100Mataró 5064,98 1,02 35,67 0,06 5,02 0,32 552,84 98,48Cabrera de Mar 444,43 1,34 232,93 0,02 2,76 0,40 1137,31 100Vilassar de Mar 4639,50 1,25 40,56 0,03 4,24 0,05 638,27 100Premià de Mar 4598,58 1,57 75,98 0,02 5,00 38,57 571,69 100El Masnou 6252,51 1,14 68,48 0,02 4,39 0,17 650,22 100Montgat 3039,18 1,13 36,21 0,09 4,94 0,00 676,5 100Badalona 10145,14 1,01 51,98 0,03 7,41 0,12 517,37 100Sant Adrià de Besós 8618,06 1,01 89,35 0,02 8,62 0,12 537,65 100Barcelona 15575,19 1,11 97,65 0,02 5,73 2,44 566,27 100El Prat de Llobregat 2010,44 1,01 27,83 0,03 5,92 0,78 606,13 34,64Viladecans 2942,79 1,09 13,85 0,06 5,58 0,11 590,09 79,17Gavà 1406,24 1,18 16,06 0,05 4,96 0,25 584,96 100Castelldefels 4193,01 1,30 40,69 0,08 4,16 2,78 610,15 100Sitges 528,44 1,59 10,47 0,13 4,66 17,19 598,83 94,01Sant Pere de Ribes 619,61 1,20 14,8 0,08 5,51 0,15 617,37 0Vilanova i la Geltr· 1747,84 1,20 26,5 0,07 5,94 0,62 580,84 77,4Cubelles 707,86 1,50 21,72 0,52 5,12 1,45 611,9 97,18Cunit 830,18 3,17 37,67 0,22 4,31 2,39 545,08 100Calafell 847,74 3,02 31,24 0,43 5,08 9,87 595,45 100El Vendrell 764,86 2,22 24,19 0,24 4,77 7,09 642,81 92,74Roda de Barà 259,45 3,74 20,67 0,23 4,73 0,00 743,05 100Creixell 230,50 3,96 19,27 0,31 5,71 2,03 700,54 96,11Torredembarra 1432,61 2,33 35,28 0,19 4,50 3,33 622,86 62,16Altafulla 550,79 2,42 17,62 0,25 4,62 5,80 657,26 100Tarragona 1895,17 1,15 29,49 0,11 5,57 2,08 634,18 85,32Vilaseca 693,07 2,32 17,32 0,26 5,48 43,75 731,96 100Salou 1205,42 3,27 27,47 0,53 6,05 142,07 567,11 100Cambrils 698,78 2,56 18,3 0,31 3,63 22,51 682,17 97,13Montroig del Camp 129,64 2,99 12,61 0,46 3,71 7,69 825,31 89,81Vandellós i l'Hospitalet 47,13 1,76 5,67 0,20 3,08 8,89 835,5 67,33L'Ametlla de Mar 90,22 2,45 16,22 0,53 4,98 3,20 635,61 69,14El Perelló 22,67 1,05 2,64 0,07 5,34 1,31 1079,32 37,14L'Ampolla 64,35 3,58 5,71 0,62 5,91 4,66 424,15 83,33Deltebre 100,12 1,20 1,76 0,07 7,64 1,96 754,58 36,23Sant Jaume d'Enveja 54,15 1,11 0,85 0,04 4,63 0,30 698,36 37,98Amposta 131,86 1,10 1,3 0,11 3,73 1,09 721,02 82,21Sant Carles de la Ràpita 234,44 1,43 3,98 0,35 3,44 7,76 574,64 27,22Alcanar 188,40 1,71 8,06 0,37 2,19 3,15 711,43 93,72
45
INDICADORES ESTRATÉGICOS DE ISLAS BALEARES A B C D E F G H
Municipi 2004 2004 2005 1999-2004 2001 2004 2004 2005Palma 1765,43 1,18 31,72 5,52 4,84 9,59 762 51,66Calvià 293,89 2,66 19,18 8,11 6,58 79,92 922 67,93Andratx 116,10 2,51 9,18 23,12 3,29 25,95 875 37,15Estellencs 28,77 2,45 4,39 1,46 0,02 27,01 877 7,01Banyalbufar 31,67 1,97 3,39 4,56 5,56 21,23 830 7,61Valldemossa 42,37 1,77 3,75 7,75 3,81 0,00 836 6,36Deià 45,93 2,28 5,58 10,09 1,70 53,27 1020 3,68Sóller 282,33 1,33 7,02 3,98 6,13 16,47 774 35,07Fornalutx 36,74 1,76 4,01 7,97 2,76 0,00 736 0,00Escorca 2,12 1,96 1,44 4,55 0,00 4203 2,08Pollença 102,74 1,95 4,84 8,56 6,99 17,02 809 33,46Alcúdia 250,95 2,60 14,84 13,48 7,55 68,68 836 59,52Muro 109,95 2,56 6,89 7,92 3,68 73,10 899 78,86Sta.Margalida 126,93 2,51 6,68 23,53 9,70 76,98 804 58,92Artà 46,60 1,62 3,15 14,74 5,95 0,25 853 35,52Capdepera 169,04 2,38 12,56 19,76 6,63 86,08 943 53,80Son Servera 244,63 1,99 9,18 10,63 5,23 40,65 797 98,06Sant Llorenç 88,78 2,77 5,61 22,26 4,42 139,04 873 61,40Manacor 136,58 1,63 5,86 9,79 4,81 20,78 868 64,88Felanitx 95,02 1,69 4,24 5,83 9,45 20,33 909 58,20Santanyí 83,36 2,10 7,54 16,16 5,59 43,67 1136 60,14Salines (Ses) 106,44 2,25 5,52 25,22 7,99 73,52 895 45,47Campos 53,01 1,49 4,46 16,45 5,03 0,47 882 51,89Llucmajor 87,43 1,68 4,86 18,29 6,27 34,38 768 56,44
MENORCACiutadella 140,18 1,63 7,40 12,81 6,80 20,75 692 32,11Ferreries 65,73 1,27 3,23 6,78 5,72 15,12 678 18,60Mercadal (Es) 28,06 3,68 7,03 47,76 4,60 38,63 1435 29,46Migjorn Gran (Es) 40,63 2,22 4,31 12,94 7,83 104,46 699 13,14Alaior 75,53 1,61 6,46 8,66 4,81 18,64 882 12,75Maó 226,80 1,27 12,47 9,45 3,89 1,22 890 25,61Castell (Es) 588,83 1,38 17,47 8,93 8,83 9,75 870 55,96Sant Lluis 154,49 1,72 23,52 19,40 3,72 44,83 945 65,61
FORMENTERAFormentera 86,96 1,32 5,14 11,14 7,84 23,84 1064 24,29
EIVISSAEivissa 3726,45 1,24 59,85 10,95 5,79 15,96 790 95,33Sant Antoni 137,06 1,86 7,52 10,03 9,60 33,46 916 28,89Sant Joan 37,80 1,69 5,37 0,42 7,71 58,71 977 17,82Sant Josep 110,03 1,95 10,95 19,81 6,87 63,00 1011 24,46Santa Eulària 168,80 1,47 11,03 11,50 8,30 34,17 949 47,26
A. Densidad de población residente (hab./Km²)
B. Estacionalidad de a población (%)
C. Suelo impermeabilizado (%)
D. Coeficiente de función constructora
E. Paro sobre población activa (%)
F. Coeficiente de función hotelera
G. Coeficiente de motorización (vehíc./1000hab.)
H. Artificialización de la línea de costa (200m)
46
COMPONENTES DE LOS GRUPOS OBTENIDOS EN CATALUÑA
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3M. Desarrollados M. Naturales M. Intermedios
Barcelona Colera Caldes d'EstrancBadalona L'Ampolla MontgatMataró Port de la Selva CabreraPremià St.Jaume TarragonaVilassar Perelló St.VicençMasnou Portbou Vilanova iSt.Adrià Mont-Ras Lloret
Castelldefels Llançà SalouCadaqués Viladecans
Castelló d'Empuries BlanesSt.Pere Pescador El Prat
Torroella PinedaPals Gavà
Begur L'EscalaCalonge Roses
Sta.Cristina Castell-Platja d'AroTossa St.Pere de Ribes
Sta.Susanna VilasecaRoda de Barà Sitges
Creixell VendrellMontroig Cambrils
Vandellós i St.FeliuL'Ametlla PalafrugellDeltebre CalafellAmposta MalgratSt.Carles CalellaAlcanar Palamós
TorredembarraSt.Pol
AltafullaCanetArenys
St.AndreuCubelles
Cunit
47
COMPONENTES DE LOS GRUPOS OBTENIDOS EN ISLAS
BALEARES
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3M. Desarrollados M. Naturales M. Intermedios
Palma Fornalutx Son ServeraEivissa Escorca Felanitx
Deià St.AntoniValldemossa Sta.Margalida
Estellencs Salines SesBanyalbufar MuroMigjorn Gran St.Llorenç
Ferreries AlaiorMercadal Es Sóller
Artà Castell EsCampos CalviàSt.Joan Capdepera
St.LluisMao
FormenteraAndratxManacorSantanyíAlcúdia
Sta.EulàriaSt.JosepPollençaLlucmajorCiutadella
48
ABREVIATURAS DE LOS MUNICIPIOS. Portbou POB MALLORCAColera COL Palma PALLlançà LLA Calvià CALPort de la Selva PSE Andratx ANDCadaqués CAD Estellencs ESTRoses ROS Banyalbufar BANCastelló d'Empúries CEM Valldemossa VALSant Pere Pescador SPE Deià DEIL'Escala ESC Sóller SOLTorroella de MontgrÍ TOR Fornalutx FOXPals PAL Escorca ESCBegur BEG Pollença POLPalafrugell PAF Alcúdia ALCMont-Ras MON Muro MURPalamós PAM Sta.Margalida MARCalonge CAL Artà ARTCastell-Platja d'Aro CAR Capdepera CAPSant Feliu de Guixols SFE Son Servera SONSanta Cristina d'Aro SAR Sant Llorenç LLOTossa de Mar TOS Manacor MANLloret LLO Felanitx FELBlanes BLA Santanyí SANMalgrat MAL Salines (Ses) SALSanta Susanna SSU Campos CAMPineda de Mar PIN Llucmajor LLUCalella CLESant Pol de Mar SPO MENORCACanet de Mar CAN Ciutadella CIUArenys de Mar ARE Ferreries FERCaldes d'Estrac CES Mercadal (Es) MERSant Vicenç de Montalt SVI Migjorn Gran (Es) MIGSant Andreu de Llavaneres SAN Alaior ALAMataró MAT Maó MAOCabrera de Mar CAB Castell (Es) CASVilassar de Mar VIL Sant Lluis SLUPremià de Mar PREEl Masnou MAS FORMENTERAMontgat MON Formentera FORBadalona BADSant Adrià de Besós SAD EIVISSABarcelona BCN Eivissa EIVEl Prat de Llobregat PLL Sant Antoni ANTViladecans VLD Sant Joan JOAGavà GAV Sant Josep JOSCastelldefels CFE Santa Eulària EULSitges SITSant Pere de Ribes SRIVilanova i la Geltr· VLGCubelles CUBCunit CUNCalafell CLFEl Vendrell VENRoda de Barà RODCreixell CRETorredembarra TRDAltafulla ALTTarragona TARVilaseca VSESalou SALCambrils CMBMontroig del Camp MTRVandellós i l'Hospitalet VANL'Ametlla de Mar AMEEl Perelló PERL'Ampolla AMPDeltebre DELSant Jaume d'Enveja SJEAmposta AMSSant Carles de la Ràpita SCRAlcanar ALC